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2025年cda数据分析师考试真题及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.在数据预处理阶段，以下哪项技术主要用于处理缺失值？

A.数据规范化

B.数据集成

C.数据清洗

D.数据变换

答案：C

2.以下哪种统计方法适用于分析两个分类变量之间的关系？

A.相关分析

B.回归分析

C.卡方检验

D.方差分析

答案：C

3.在时间序列分析中，ARIMA模型主要用于解决哪种类型的问题？

A.分类问题

B.回归问题

C.时间序列预测问题

D.聚类问题

答案：C

4.以下哪种算法属于无监督学习算法？

A.决策树

B.逻辑回归

C.K-means聚类

D.支持向量机

答案：C

5.在数据可视化中，折线图通常用于展示哪种类型的数据？

A.分类数据

B.散点数据

C.时间序列数据

D.饼图数据

答案：C

6.以下哪种指标用于评估分类模型的性能？

A.均方误差（MSE）

B.决策树误差

C.准确率

D.相关系数

答案：C

7.在特征工程中，以下哪种方法用于创建新的特征？

A.特征选择

B.特征提取

C.特征缩放

D.特征编码

答案：B

8.在机器学习中，过拟合现象通常由以下哪种原因引起？

A.数据量不足

B.特征过多

C.模型复杂度过高

D.样本噪声

答案：C

9.在数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是什么？

A.发现数据中的模式

B.预测数据趋势

C.分类数据

D.回归分析

答案：A

10.以下哪种方法用于评估聚类结果的合理性？

A.轮廓系数

B.均方误差（MSE）

C.决策树误差

D.相关系数

答案：A

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪些属于数据预处理的基本步骤？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据规范化

E.数据降维

答案：A,B,C,D

2.以下哪些统计方法适用于分析连续变量之间的关系？

A.相关分析

B.回归分析

C.卡方检验

D.方差分析

E.聚类分析

答案：A,B,D

3.在时间序列分析中，ARIMA模型包含哪些主要成分？

A.自回归（AR）

B.滑动平均（MA）

C.季节性成分

D.趋势成分

E.差分成分

答案：A,B,E

4.以下哪些算法属于无监督学习算法？

A.决策树

B.K-means聚类

C.主成分分析（PCA）

D.支持向量机

E.系统聚类

答案：B,C,E

5.在数据可视化中，以下哪些图表类型常用于展示分类数据？

A.条形图

B.折线图

C.散点图

D.饼图

E.热力图

答案：A,D

6.以下哪些指标用于评估分类模型的性能？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

E.均方误差（MSE）

答案：A,B,C,D

7.在特征工程中，以下哪些方法用于创建新的特征？

A.特征选择

B.特征提取

C.特征缩放

D.特征编码

E.特征组合

答案：B,D,E

8.在机器学习中，过拟合现象通常由以下哪些原因引起？

A.数据量不足

B.特征过多

C.模型复杂度过高

D.样本噪声

E.特征冗余

答案：A,B,C,E

9.在数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是什么？

A.发现数据中的模式

B.预测数据趋势

C.分类数据

D.回归分析

E.优化数据结构

答案：A

10.以下哪些方法用于评估聚类结果的合理性？

A.轮廓系数

B.均方误差（MSE）

C.调整兰德指数（ARI）

D.同质性、分离性、紧凑性（HSDC）

E.相关系数

答案：A,C,D

三、判断题（每题2分，共10题）

1.数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤，主要目的是处理缺失值和异常值。

答案：正确

2.相关分析适用于分析两个连续变量之间的关系。

答案：正确

3.ARIMA模型主要用于解决时间序列预测问题。

答案：正确

4.K-means聚类是一种无监督学习算法。

答案：正确

5.折线图通常用于展示分类数据。

答案：错误

6.准确率是评估分类模型性能的重要指标。

答案：正确

7.特征选择方法用于创建新的特征。

答案：错误

8.过拟合现象通常由模型复杂度过高引起。

答案：正确

9.关联规则挖掘的主要目的是发现数据中的模式。

答案：正确

10.轮廓系数是评估聚类结果合理性的常用方法。

答案：正确

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。

答案：数据清洗的主要步骤包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值和数据格式转换。处理缺失值的目的是确保数据的完整性；处理异常值的目的是提高数据的准确性；处理重复值的目的是确保数据的唯一性；数据格式